فلش‌کارت‌های آموزشی تحلیل احساسات متون با استفاده از زبان برنامه‌نویسی R

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل احساسات متون با استفاده از زبان برنامه‌نویسی R

موضوع کلی: علم داده و تحلیل آماری

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی با R

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات
• 2. نصب و راه‌اندازی R و RStudio
• 3. مبانی زبان برنامه‌نویسی R
• 4. انواع داده‌ها در R
• 5. ساختارهای داده‌ای در R
• 6. کار با بردارها و لیست‌ها
• 7. کار با ماتریس‌ها و دیتافریم‌ها
• 8. بارگذاری داده‌ها در R
• 9. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 10. مدیریت مقادیر گمشده
• 11. تبدیل و ادغام داده‌ها
• 12. مبانی تحلیل متون
• 13. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 14. مفهوم توکن‌سازی
• 15. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 16. ریشه‌یابی کلمات (Stemming)
• 17. لمتیزاسیون (Lemmatization)
• 18. کار با بسته‌های NLP در R
• 19. بسته tidytext
• 20. بسته tm
• 21. بسته quanteda
• 22. مبانی تحلیل احساسات
• 23. تعریف تحلیل احساسات
• 24. کاربردها و اهمیت تحلیل احساسات
• 25. انواع رویکردهای تحلیل احساسات
• 26. رویکردهای مبتنی بر واژگان (Lexicon-based)
• 27. رویکردهای مبتنی بر یادگیری ماشین (Machine Learning-based)
• 28. مبانی تحلیل احساسات با R
• 29. نصب بسته‌های تحلیل احساسات
• 30. بارگذاری لغت‌نامه‌های احساسات
• 31. تحلیل احساسات با استفاده از لغت‌نامه‌ها
• 32. محاسبه امتیاز احساسات
• 33. نمایش نتایج تحلیل احساسات
• 34. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای تحلیل احساسات
• 35. دسته‌بندی متون
• 36. ویژگی‌های متون برای دسته‌بندی
• 37. روش‌های استخراج ویژگی
• 38. مدل‌های ساده یادگیری ماشین
• 39. رگرسیون لجستیک
• 40. ماشین بردار پشتیبان (SVM)
• 41. درخت تصمیم
• 42. نصب بسته‌های یادگیری ماشین
• 43. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 44. تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزش و آزمون
• 45. ارزیابی مدل‌های دسته‌بندی
• 46. متریک‌های ارزیابی (دقت، صحت، بازیابی، F1-score)
• 47. ساخت مدل تحلیل احساسات با R
• 48. آموزش مدل با داده‌های برچسب‌دار
• 49. پیش‌بینی احساسات بر روی داده‌های جدید
• 50. تنظیم پارامترهای مدل
• 51. بهبود عملکرد مدل
• 52. مهندسی ویژگی
• 53. استفاده از مدل‌های پیشرفته‌تر
• 54. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 55. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 56. حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
• 57. پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق
• 58. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained models)
• 59. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer models)
• 60. استفاده از بسته‌های یادگیری عمیق در R
• 61. TensorFlow و Keras در R
• 62. PyTorch در R
• 63. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
• 64. جمع‌آوری داده از شبکه‌های اجتماعی
• 65. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 66. تحلیل احساسات توییت‌ها
• 67. شناسایی موضوعات و احساسات مرتبط
• 68. مصورسازی نتایج تحلیل احساسات
• 69. تحلیل احساسات نظرات کاربران
• 70. تحلیل احساسات نقد فیلم
• 71. تحلیل احساسات محصولات
• 72. تحلیل احساسات اخبار
• 73. تحلیل احساسات در حوزه سلامت
• 74. تحلیل احساسات در حوزه مالی
• 75. تحلیل احساسات در حوزه سیاسی
• 76. چالش‌ها و محدودیت‌های تحلیل احساسات
• 77. ابهام در زبان
• 78. کنایه و طنز
• 79. زبان محاوره و اصطلاحات
• 80. محدودیت‌های داده
• 81. اخلاق در تحلیل احساسات
• 82. حریم خصوصی داده‌ها
• 83. سوگیری در مدل‌ها
• 84. کاربردهای پیشرفته تحلیل احساسات
• 85. استخراج جنبه‌محور احساسات (Aspect-based Sentiment Analysis)
• 86. تحلیل احساسات چندزبانه
• 87. تحلیل احساسات در زمان واقعی (Real-time)
• 88. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات با استفاده از زبان فارسی
• 89. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 90. بسته‌های پردازش زبان فارسی در R
• 91. کاربرد لغت‌نامه‌های فارسی
• 92. ساخت مدل تحلیل احساسات برای زبان فارسی
• 93. ارزیابی مدل تحلیل احساسات فارسی
• 94. پروژه‌های عملی تحلیل احساسات
• 95. تحلیل احساسات یک مجموعه داده واقعی
• 96. ارائه نتایج و تفسیر آن‌ها
• 97. مراحل نهایی و جمع‌بندی
• 98. مطالعه بیشتر و منابع تکمیلی
• 99. راهنمای گام به گام ساخت مدل تحلیل احساسات
• 100. مبانی آماری برای تحلیل احساسات